Contornos - Educação e Pesquisa: 2014

Principais artigos

4 de setembro de 2014

Exemplos de modelos de amostragem


Tradução livre de "Types Of Sampling Designs" By Ashley Crossman 

Ao realizar uma pesquisa, é quase sempre impossível estudar toda a população que você está interessado. Por exemplo, se você estivesse estudando opiniões políticas entre estudantes universitários no seu país, seria quase impossível fazer um levantamento com cada estudante universitário. Se você fosse fazer um levantamento de toda a população, seria extremamente demorado e caro. Assim sendo, os pesquisadores utilizam amostras como meio para colecionar dados.

Uma amostra é um subconjunto da população em estudo. Ela representa a população maior e é usada para fazer inferências sobre essa população. É uma técnica de pesquisa amplamente utilizada nas ciências sociais como uma forma de reunir informações sobre uma população, sem ter que medi-la em sua totalidade.

Existem vários tipos e formas de selecionar a amostra de uma população, do simples ao complexo.


Técnicas de amostragem não probabilística

Amostragem não probabilística é, basicamente, uma técnica de amostragem na qual as amostras são recolhidas em um processo que não dá todos os indivíduos da população as mesmas chances de ser selecionado.

Dependência de sujeitos disponíveis. Baseando-se em sujeitos disponíveis, tais como abordar pessoas em uma esquina quando elas passam, embora seja extremamente arriscado, trata-se de um método de amostragem. Este método, por vezes referido como uma amostra por conveniência, não permite que o pesquisador tenha qualquer controle sobre a representatividade da amostra. Ele só se justifica se o pesquisador quiser estudar as características das pessoas que passam por uma esquina em um determinado ponto no tempo ou se outros métodos de amostragem não forem possíveis. O pesquisador também deve tomar cuidado para não usar os resultados de uma amostra de conveniência de generalizar para a população em geral.

Amostra intencional. Uma amostra intencional é aquela cuja seleção é baseada no conhecimento sobre a população e o propósito do estudo. Por exemplo, se o pesquisador está estudando a natureza do espírito estudantil representado em um comício/protesto, ele ou ela pode entrevistar pessoas que não se sensibilizam com essa causa ou estudantes que nunca participaram de protestos. Nesse caso, o pesquisador está usando uma amostra intencional, pois a cada entrevistado caberá uma visão sobre o tema. [Nota da tradutora: a amostra intencional é muito comum em pesquisas qualitativas.]

Bola de neve. Um modelo bola de neve é apropriadamente utilizado em pesquisa quando os membros da população são difíceis de localizar, por exemplo: imigrantes sem visto de permanência no país. Em uma amostragem bola de neve, o pesquisador coleta dados sobre um pequeno número de membros da população alvo que consegue localizar e solicita a estes que o auxiliem a providenciar o contato com outros membros dessa população. Por exemplo, se o pesquisador quer entrevistar imigrantes de um país específico, pode iniciar buscando por pessoas que conhece e pedindo novos contatos de conterrâneos conhecidos a estes. Esse processo continua até que o pesquisador tenha todas as entrevistas que necessita ou até que todos os contatos tenham sido atingidos. [NT: também muito comum na pesquisa qualitativa]

Cotas. Amostragem por cotas é aquela na qual unidades são selecionadas com base em características já especificadas que condizem com a proporção da população total. Por exemplo, se você estiver conduzindo uma amostragem com base na distribuição da população do país, você provavelmente precisará saber qual a proporção de mulheres e homens, ou a proporção de homens e mulheres por grupo etário ou escolaridade. O pesquisador então deve selecionar unidades com as mesmas proporções da população nacional.

Técnicas de amostragem probabilística

A amostragem probabilística é uma técnica de amostragem na qual as amostras são recolhidas em um processo que dá todos os indivíduos da população as mesmas chances de ser selecionado.

Amostra aleatória simples. A amostragem aleatória simples é o método de amostragem básico assumido em cálculos e estatísticas. Para reunir uma amostra aleatória, é atribuído um número a cada unidade da população-alvo. Um conjunto de números aleatórios é gerado e as unidades que apresentares esses números serão incluídas na amostra. Por exemplo, digamos que você tenha uma população de 1000 pesoas e você gostaria de escolher uma amostra aleatória simples de 50 pessoas. Primeiro, cada pessoa é numerada de 1 até 1000. Então, você gera uma lista de 50 números aleatórios (normalmente com algum software) e os números desta lista serão os únicos que você incluirá na amostra.

Amostra sistemática. Na amostragem sistemática, os elementos da população são colocados em uma lista e cada xº elemento da lista é escolhido (sistematicamente) por inclusão na amostra. Por exemplo,se a população do estudo contém 2000 estudantes do ensino fundamental e o pesquisador quer uma amostra de 100 estudantes. Os estudantes poderiam ser colocados em uma lista e cada 20º estudante seria selecionado para inclusão na amostra. A fim de evitar o viés humano neste método, o pesquisador deve selecionar o primeiro elemento aleatoriamente. 

Amostra Estratificada. É um modelo de amostragem no qual o pesquisador dividiu toda a população-alvo em diferentes subgrupos, ou estratos, e então aleatoriamente seleciona os sujeitos finais proporcionalmente de diferentes estratos. Esse tipo de amostragem é usado quando o pesquisador quer realçar subgrupos específicos com a população. Por exemplo, para obter uma amostra estratificada de estudantes universitários, o pesquisador primeiro organizaria primeiro a população por semestre de graduação e então selecionar determinado número de representantes de calouros, pessoas que estão no meio do curso e formandos, por exemplo. Isso garante que o pesquisador tem quantidades adequadas de indivíduos de cada classe na amostra final.

Amostra por aglomerados. A amostragem por aglomerados deve ser utilizada quando é impossível ou impraticável compilar uma lista exaustiva dos elementos que compõem a população-alvo. Contudo, geralmente os elementos da população já estão agrupados em subpopulações e listas dessas subpopulações podem já existir ou ser criadas. Por exemplo, digamos que a população-alvo em um estudo seja membros de igrejas nos EUA. Não há uma lista de todos os membros de igrejas no país. O pesquisador poderia, nesse caso, criar uma lista de igrejas nos EUA, escolher uma amostra de igrejas e então obter listas de membros dessas igrejas.

Referência: Babbie, E. (2001). The Practice of Social Research: 9th Edition. Belmont, CA: Wadsworth Thomson.


1 de junho de 2014

A construção da metodologia na pesquisa social

Este artigo é um subcapítulo do trabalho: PEREIRA, Vanessa Souza. A emergência de novidades metodológicas no campo virtual: uma análise de estudos no ciberespaço. Trabalho de Conclusão de Curso - Bacharelado em Ciências Sociais - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2012.

Distinguindo-se do conhecimento comum, o conhecimento científico se concretiza na atividade de pesquisa, cuja fundamentação se dá através de teorias, conceitos, métodos e técnicas. A pesquisa constitui-se como atividade básica da ciência na sua indagação e construção da realidade. 

Uma pesquisa inicia com um problema articulado a conhecimentos anteriores, mas possíveis de demandar novos referenciais. Esses conhecimentos anteriores, construídos por outros estudiosos, são um sistema organizado de proposições e são chamados de teorias. Para Minayo (1994), as teorias são tentativas de aproximação e explicação (parcial) da realidade, contextualizadas e compostas de conceitos. A metodologia de pesquisa seria o caminho do pensamento e a prática exercida na abordagem da realidade. Ela reúne as concepções teóricas da abordagem de um objeto, as técnicas de investigação, as quais encaminham os impasses teóricos para a prática, e o potencial criativo do pesquisador (MINAYO, 1994). Sobre o trabalho de campo, a autora defende que seja um recorte empírico da construção teórica e um momento prático de confirmação ou refutação das hipóteses e construção de teorias. 

A metodologia de pesquisa possui um sentido mais técnico dentro projeto científico, no qual se constituem regras para definir um objeto e as escolhas referentes ao trabalho de campo e aos instrumentos para investigação. Boudon e Bourricaud salientam que a atitude crítica do pesquisador na análise do objeto também constitui a ideia de metodologia de pesquisa:
Contrariamente a uma confusão corrente, essa noção [metodologia de pesquisa] designa, não só as técnicas de investigação empírica e da análise de dados, mas a atividade crítica que se aplica aos diversos produtos da pesquisa (BOUDON e BOURRICAUD, 2000a, p. 336).
Assim, podemos entender que a abordagem metodológica de um estudo científico visa sistematizar o modo como se estudará um objeto para alcançar os objetivos propostos. Essa atividade engloba aspectos que devem ser explicitados ao longo do trabalho científico: o tipo de estudo, qual será a população-alvo da pesquisa empírica, como os dados serão coletados/produzidos, quais serão os procedimentos para análise e interpretação dos dados, etc. Porém, sobretudo visa estudar e definir as escolhas teóricas em busca da compreensão do objeto proposto. As técnicas de produção e análise de dados são fruto de um processo de construção e constituem o nível mais operacional das definições metodológicas (COTANDA et al, 2008).

Oliveira (1998) traz um bom exemplo sobre o lugar do método na pesquisa: 
Ao se falar, por exemplo, em método Paulo Freire de aprendizagem, a  discussão seria muito mais redutora se apenas aludisse aos recursos e  instrumentos de que se vale para promover a alfabetização; seria necessário ir além para perceber o embasamento teórico, que dá suporte e consistência ao método. De que modo encara a educação? Quais os pressupostos da relação entre educador e educandos? Como tais questões podem interferir na produção do saber? (p. 21)
Para Bourdieu et al (1999), mesmo as técnicas mais empíricas não são descoladas das opções teóricas. Os métodos seriam então construídos em função do objeto. Para ele, são os pressupostos teóricos que fazem os dados empíricos funcionarem como evidências científicas. Mesmo que os autores referidos defendam a construção do método em função do objeto, considero que outros fatores também podem influenciar a construção, entre eles as especificidades do local do trabalho de campo, como no caso dos ambientes virtuais.

Considerar que a realidade é complexa e não-linear e que o conhecimento é sempre provisório, não significa, contudo, que nenhum método será capaz de captá-la satisfatoriamente (DEMO, 2002). Segundo o autor, “em parte, este reducionismo é natural, inevitável” (p. 361). Ao fazer pesquisa buscamos ordenar e estruturar, o que representa uma violência analítica, pois a força a caber em categorias estranhas a sua dinâmica complexa e não-linear. Contudo, mesmo que consideremos que “explicar é  inapelavelmente também simplificar” (p. 361), a explicação teórica organizada se faz necessária para delimitar/definir o objeto e os objetivos do trabalho científico, visto que, sem esses, o trabalho do pesquisador seria um emaranhado confuso.

Referências:

BOUDON e BOURRICAUD. Metodologia. In: _________. Dicionário crítico de sociologia. 2ª ed. São Paulo:Ática; 2000a.
BOURDIEU, Pierre, CHAMBOREDON, J.C; PASSERON, J.C. Ofício de Sociólogo. Metodologia da pesquisa na sociologia. Petrópolis, Rio de Janeiro, 1999.
COTANDA, SILVA, ALMEIDA, ALVES. Processos de Pesquisa nas Ciências Sociais: uma introdução. In: PINTO, GUAZZELLI. Ciências Humanas: pesquisa e método. Porto Alegre: Ed. da UFRGS, 2008.
DEMO, Pedro. Cuidado Metodológico: signo crucial da qualidade. Sociedade e Estado, Brasília, v. 17, n. 2, jul/dez, 2002. p. 349-373.
MINAYO, Maria Cecília de Souza. Ciência, Técnica e Arte: o desafio da pesquisa social. In: _____. (org.) Pesquisa Social: teoria, método e criatividade. 18ª ed. Petrópolis: Vozes, 1994.
OLIVEIRA, Paulo de Salles. Caminhos de construção da pesquisa em Ciências Humanas. In: _________. Metodologia das Ciências Humanas. São Paulo: Hucitec, Unesp, 1998, p. 17-26.


26 de fevereiro de 2014

Indicações básicas sobre o uso de tabelas e gráficos

Os números “falam” e são frequentemente utilizados como base para análises também nas Ciências Sociais. Contudo, nem mesmo sendo numéricos os dados são absolutos, eles são interpretados pelo pesquisador, que enfatiza as informações e faz as inferências mais relevantes para o seu objeto. Isso significa que uma análise de dados varia conforme os objetivos e paradigmas da pesquisa e do pesquisador. Os mesmos dados, analisados por diferentes pesquisadores em contextos diversos, resultarão em análises distintas. A seguir, algumas recomendações ao se trabalhar com dados quantitativos, lições que fui acumulando ao longo dos anos.

Gráficos e tabelas são ferramentas muito úteis para o trabalho de pesquisa. Um gráfico bem construído e esteticamente agradável pode clarear dados que ficariam confusos em uma tabela ou descritos ao longo do texto. Já as tabelas organizam dados quantitativos e remetem a um total, o que também pode facilitar a demonstração dos dados.

Conforme descrito no post sobre a formatação de tabelas e quadros, as tabelas remetem a dados numéricos ou estatísticos (enquanto os quadros são para dados textuais), ou seja, uma tabela pode vir a se transformar em um gráfico. Dependendo da configuração da tabela e da complexidade dos dados, pode ser melhor transformá-la em um gráfico, para exemplificar de maneira mais didática, principalmente quando se tratam de comparações.
Fonte: Dicionário Priberam

  • Só mostrar ao leitor os números encontrados não é análise, é descrição. Analisar é fazer inferências, ou seja, a partir do dado, problematizar as causas e consequências do fenômeno, por que a distribuição se deu dessa forma, que outros fatores podem estar envolvidos etc. Utilize também referências de outros autores para fundamentar essas inferências.
  • Uma tabela ou gráfico não se explica sozinho. O mais importante é a relatoria do autor e sua interpretação sobre esses dados. Dependendo do que for, nem precisa colocar a tabela no texto, só comentar sobre os dados (apontando de onde vieram). Tabelas e gráficos existem apenas para ilustrar o que você já mencionou no texto.
    Vejamos o exemplo abaixo (Gráfico 01); se apresentássemos os dados desse gráfico em uma tabela, seria bem menos clara a compreensão da proporção de celulares pré-pagos com relação aos pós-pagos. Observe como o gráfico demonstra bem essa diferença.
Gráfico 01

  • Lembre-se que tanto uma tabela quanto um gráfico não podem estar "flutuando" no texto. Além de fazer sentido junto ao contexto, este elemento precisa ser referido e comentado. Tratando-se do gráfico acima, além de mencionar "Conforme dados do Gráfico 01..." ou "No que se refere à distribuição entre planos de telefonia móvel no Brasil (Gráfico 01)...", é interessante também discutir esses dados, e não somente apresentá-los. Discorrer brevemente sobre as possíveis causas e consequências de tal fenômeno (se possível, com alguma referência que corrobore com a sua afirmação/proposição) e levantar questões sobre esses dados enriquece o trabalho, demonstra um bom conhecimento sobre o tema e que você está atento para procurar não cometer generalizações.
  • Ao ler sobre os dados de uma tabela, é desagradável para o leitor ver novamente no texto tudo o que já está escrito na tabela. Portanto, tente interpretar as proporções de uma forma mais interessante. Você pode dizer “um quarto” em vez de 25%, “1 a cada 5” no lugar de 20% ou “quase metade” para 47%.
  • Se você for construir uma tabela, não basta apenas demonstrar os valores absolutos, mas também a porcentagem, que dá uma melhor ideia da distribuição geral.
Exemplo de tabela com frequência e porcentagem.

  • Às vezes podem faltar informações para fazer interpretações sobre os dados. Outras variáveis podem ajudar. Cabe ao pesquisador ter iniciativa para buscar maiores informações dentro e fora do banco de dados que está estudando.
  • Trabalhando com bancos de dados grandes, é possível que você encontre muitas variáveis interessantes, porém é recomendável manter o foco apenas no que esteja diretamente relacionado com os objetivos da sua pesquisa.
Veja também: Formatação de tabelas e quadros

16 de janeiro de 2014

Bullying na escola

Apresentação para formação com professores de uma escola de ensino fundamental da região metropolitana de Porto Alegre-RS.